Un sistema experto es un programa diseñado para actuar como un experto humano en un dominio particular, almacenando y utilizando el conocimiento de dicho dominio para resolver problemas de manera similar a como lo haría un experto. Los sistemas expertos razonan sobre la base de conocimientos y reglas para llegar a conclusiones, explicando su proceso de razonamiento. Han sido aplicados con éxito en diversos campos como medicina y minería.

2. Programa diseñado para actuar como un
especialista humano en un dominio
particular o área de conocimiento.
Intermediarios entre el experto humano,
que transmite su conocimiento al
sistema, y el usuario que lo utiliza para
resolver un problema con la eficacia del
especialista.
Utiliza para ello el conocimiento que
tenga almacenado y algunos métodos de
inferencia

4. Antes de la aparición del ordenador, el hombre ya se preguntaba si
se le arrebataría el privilegio de razonar y pensar. En la actualidad
existe un campo dentro de la inteligencia artificial al que se le
atribuye esa facultad: el de los sistemas expertos (SE). Estos
sistemas también son conocidos como Sistemas Basados en
Conocimiento, los cuales permiten la creación de sistemas que
razonan como el hombre, restringiéndose a un espacio de
conocimientos limitado.
En teoría pueden razonar siguiendo los pasos que seguiría un
experto humano (médico, analista, empresario, etc.) para resolver
un problema concreto. Este tipo de modelos de conocimiento por
ordenador ofrece un extenso campo de posibilidades en resolución
de problemas y en aprendizaje. Su uso se extenderá, debido a su
importante impacto sobre los negocios y la industria.

5. La inteligencia artificial puede ser tomada como ciencia si se
enfoca hacia la elaboración de programas basados en
comparaciones con la eficiencia del hombre, contribuyendo a un
mayor entendimiento del conocimiento humano.
El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente
por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa
es influenciado por el problema particular presente. El programa
especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para
resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste
con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen
un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo
encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de
entrada (programa de procedimiento).

6. Computación Convencional
• Informa al computador como resolver un problema
• Basada en algoritmos
Computación en IA
• Es dado al computador conocimiento sobre un
determinado dominio + capacidad de inferencia
• El programa determina el procedimiento específico
para generar una solución.

7. Arquitectura clásica de un software.
Entrada Programa y
dato
Salida

8. Sistema clásico VS Experto
SISTEMA CLÁSICO SISTEMA EXPERTO
Conocimiento y procesamiento
combinados en un programa
Base de conocimiento separada del
mecanismo de procesamiento
No contiene errores Puede contener errores
No da explicaciones, los datos
sólo se usan o escriben
Una parte del sistema experto la
forma el módulo de explicación
Los cambios son tediosos Los cambios en las reglas son fáciles
El sistema sólo opera completo El sistema puede funcionar con pocas
reglas
Se ejecuta paso a paso La ejecución usa heurísticas y lógica
Necesita información completa
para operar
Puede operar con información
incompleta
Representa y usa datos Representa y usa conocimiento

9. Base
conocimiento
Inferencia
en la base
Mecanismo
Inferencia
externa
Ingreso de
solicitud
Este bloque puede
ser removido o
modificado
Arquitectura clásica de un software.

10. Comparación entre procesamiento
humano y artificial
Sentidos
Entradas
conocimiento
Repres del
conocimiento
Razonamiento
Inferencia
Decisiones
Salidas
ArtificialArtificial
Humano

11. Los SE inician a mediados de los sesenta (s. XX). Para esta época,
los investigadores Alan Newell y Herbert Simon desarrollaron un
programa llamado GPS (General Problem Solver; solucionador
general de problemas). Podía trabajar con criptoaritmética, con las
torres de Hanoi y con otros problemas similares. Lo que no podía
hacer el GPS era resolver problemas del mundo real, tales como
un diagnóstico médico.
Algunos investigadores decidieron entonces cambiar por completo
el enfoque del problema restringiendo su ambición a un dominio
específico e intentando simular el razonamiento de un experto
humano; y se centraron en dominios de conocimiento muy
concretos. Así, nacieron los SE.
A partir de 1965, un equipo dirigido por Edward Feigenbaum,
comenzó a desarrollar SE utilizando bases de conocimiento
definidas minuciosamente. Dos años más tarde se construye
DENDRAL, el cual es considerado como el primer SE. La ficción de
dicho SE era identificar estructuras químicas moleculares a partir
de su análisis espectrográfico.

12. En los setenta (s. XX) se desarrolló MYCIN para consulta y
diagnóstico de infecciones de la sangre.
Introdujo el uso de conocimiento impreciso para razonar y posibilidad
de explicar el proceso de razonamiento. Funcionaba correctamente,
dando conclusiones análogas a las que un ser humano daría tras
largos años de experiencia.
Posee claramente diferenciados el motor de inferencia y su base de
conocimientos. Esto da como resultado un sistema vacío o shell
(concha). Así surgió EMYCIN (MYCIN Esencial) con el que se
construyó SACON, utilizado para estructuras de ingeniería, PUFF
para estudiar la función pulmonar y GUIDON para elegir tratamientos
terapéuticos.
En esa época se desarrollaron HERSAY, que intentaba identificar la
palabra hablada, y PROSPECTOR, utilizado para hallar yacimientos
de minerales. De este último derivó el shell KAS (Knowledge
Adquisition System).
En la década de los ochenta se ponen de moda los SE, numerosas

13. Allan Mathison Turing (1950):
Matemático, filósofo e
informático Publica la obra
“Inteligencia y funcionamiento
de las máquinas” Con ello dio
su explicación acerca del punto
en el cual las máquinas tendrían
inteligencia.
Historia de los SE

14. Historia de los SE
En este mismo año, el
matemático estadounidense
Norbert Wiener desarrolla el
principio de la retroalimentación
La teoría de la retroalimentación
es base fundamental de los
sistemas de control.

15. 1955- Allen Newell y Herbert Simon desarrollan la teoría
de la lógica. Este estudio permitió desarrollar un programa
que exploraba la solución a un problema utilizando ramas
y nudos, seleccionando únicamente las ramas que más
parecían acercarse a la solución correcta del problema.
Allen Newell
Herbert Simon
Historia de los SE

16. John Mc Carthy.
Historia de los SE
1956- Se celebra una
conferencia en Vermunt donde
John Mc Carthy propone el uso
del término “Inteligencia
Artificial” (I.A) para denominar el
estudio del tema.

17. 1957- Allen Newell y Herbert Simón crean un computador
programado que denominan el “ General Problem Solver”
Este computador poseía un programa capaz de solucionar
problemas de sentido común pero no problemas del
mundo real como, por ejemplo, diagnósticos médicos. El
GPS utilizaba la teoría de la retroalimentación de Wiener..
1958- McCarthy anuncia su nuevo desarrollo el lenguaje
LISP (LISt Procesing), En esa época todos los
desarrolladores e investigadores inmersos en el estudio de
IA utilizaron dicho lenguaje.
Historia de los SE

18. 1963_ El gobierno de USA asigna al MIT un presupuesto
de 2.2 Millones de $ para la investigación en este campo.
Siendo este el primer impulso de Estado alguno en el
desarrollo de este nuevo campo.
1965 -1975_ Aparece el primer SE llamado Dendral, este
fue diseñado para el estudio de sustancias químicas.
1972_ La Universidad de Stanford desarrolla el segundo
Sistema Experto denominado MYCIN. Este sistema
experto fue desarrollado para el diagnóstico de
enfermedades infecciosas.
Historia de los SE

19. 1973 _ Se desarrolla el tercer sistema experto denominado
TIERESIAS, para servir de intérprete entre MYCIN y los
especialistas que lo manejaban, a la hora introducir nuevos
conocimientos en su bases de datos.
El especialista debía utilizar MYCIN normalmente, y
cuando este cometiera un error en un diagnóstico, por falla
de información en el árbol lógico de diagnóstico,
TEIRESIAS corregiría dicho fallo destruyendo la regla si
era falsa, o ampliándola si era necesario
Hasta este momento todos estos SE estaban en los
laboratorios sin salidas comerciales.
Historia de los SE

20. Años 80_los SE toman un auge vertiginoso. GE crea un SE
para la reparación de locomotoras Diesel y Eléctricas
De aquí surgen en esta décadas, empresas dedicadas a la
fabricación de SE como Carnegie Group, Teknowledge
Inc.,Lisp Machine Inc. , entre otros.
Historia de los SE

21. Un sistema experto es un software que imita el comportamiento de
un experto humano en la solución de un problema. Pueden
almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado y
solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones.
Son SE aquellos programas que se realizan haciendo explicito el
conocimiento en ellos, que tienen información específica de un
dominio concreto y que realizan una tarea relativa a este dominio.
Programas que manipulan conocimiento codificado para resolver
problemas en un dominio especializado en un dominio que
generalmente requiere de experiencia humana.
¿Qué es un SE?

22. Programas que contienen tanto conocimiento declarativo (hechos a
cerca de objetos, eventos y/o situaciones) como conocimiento de
control (información a cerca de los cursos de una acción), para
emular el proceso de razonamiento de los expertos humanos en un
dominio en particular y/o área de experiencia.
Software que incorpora conocimiento de experto sobre un dominio
de aplicación dado, de manera que es capaz de resolver problemas
de relativa dificultad y apoyar la toma de decisiones inteligentes en
base a un proceso de razonamiento simbólico.
¿Qué es un SE?

23. Sistema Expertos.
Puede…
• Explicar su razonamiento o sugiere decisiones.
• Muestra conducta inteligente.
• Obtiene conclusiones de complejas relaciones.
• Provee conocimiento portátil.
• Manejar los hechos, las heurísticas y las relaciones
que posibilitan el encontrar buenas soluciones a
sus problemas.
• Acceder fácilmente al conocimiento de ese
dominio, ya que el conocimiento reflejado en el
sistema puede estar disponible en cualquier
ordenador.

24. Sistema Expertos.
Puede…
• Simular el proceso de solución de problemas según
un experto humano.
• Puede evitar peligros a los usuarios, por que puede
ser usado en ambientes con posibles riesgos al ser
humano.
• Conservar el conocimiento que posee
“indefinidamente”. Sirve como repositorio de
conocimientos para mantener y hacer que este
perdure dentro de la organización, pudiendo servir
como herramienta de registro tecnológico.
• Englobar o captar el conocimiento de un número de
personas.

25. Sistema Expertos.
Puede…
• Combinar el conocimiento y pericia de varios
expertos humanos.
• Explicar su conocimiento y razonamiento
explícitamente con detalle y como obtuvo una
conclusión, incrementando la confianza de la
decisión tomada.
• Responder rápidamente y tener mayor
disponibilidad que un humano, sobre todo en
casos de emergencia.

26. Sistema Expertos.
Puede…
• Responder completa y uniformemente, no
emocionalmente, y en cualquier situación.
Ejemplo en casos de emergencias en tiempo
real y con máxima eficiencia sin estrés ni fatiga.
• Ser un tutor inteligente, actuar como guía
inteligente dejando que el estudiante ejecute
programas ejemplo y acceda a la explicación del
razonamiento del sistema.

27. SE basados en reglas: Aquí el SE aplica reglas heurísticas
apoyadas generalmente en lógica difusa para su
evaluación y aplicación. Estas reglas heurísticas son
sencillamente las capacidades de estos sistemas para
realizar de forma inmediata innovaciones positivas para
sus fines.
Tipos de SE
Existen esencialmente dos tipos de SE, estos son:
SE basados en Probabilidades: Aplicando redes
bayesianas, basadas en estadística y el teorema de
Bayes. Este es un modelo probabilistico multivariado que
relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un
gráfico dirigido que índica de manera explicita la influencia
causal.

28. Capacidades de un SE.
Escenario objetivos estratégicos
Toma decisiones
Planeamiento
Diseño
Monitoreo y control de calidad
Diagnóstico
Explora impacto de objetivos estratégicos
Impacto de planes sobre recursos
Principios de diseño general integrado
Provee consejos sobre decisiones
Monitorear calidad y asistir en mejoramiento
Buscar causas y soluciones

29. Los SE poseen, en menor o mayor grado:
• Razonamiento guiado por las metas y encadenamiento
hacia atrás.
• Manejo de incertidumbre. La habilidad del SE para
trabajar con reglas y datos.
• Razonamiento guiado por los datos y encadenamiento
hacia adelante.
Características de los SE

30. • Representación de datos. La forma en que los datos
específicos a un problema, dado, son almacenados y
accedidos por el SE.
•Interfaz del usuario. La parte del SE que se usa para una
interacción más amigable con el usuario.
• Explicación. La habilidad del SE para explicar sus
procesos de razonamiento y su uso en el cómputo de
recomendaciones.
Características de los SE

31. Ventajas.
Estos programas proporcionan la capacidad de trabajar con grandes cantidades de información, que
son uno de los grandes problemas que enfrenta el analista humano que puede afectar negativamente
a la toma de decisiones pues el analista humano puede depurar datos que no considere relevantes,
mientras un SE debido a su gran velocidad de proceso analiza toda la información incluyendo las no
útiles para de esta manera aportar una decisión más sólida.
• Resuelven problemas que requieren un “conocimiento formal
especializado”.
• Obtienen conclusiones más rápidamente que los expertos
humanos.
• Razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen
sitio para la subjetividad.
• Tienen al menos, la misma competencia que un especialista
humano.
• Recomendados cuando los expertos humanos son escasos, o
cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de
considerarse para obtener una conclusión.

32. Limitaciones.
Para actualizar necesitan
reprogramación. Tienen un
elevado costo en dinero y
tiempo, además que son
poco flexibles a cambios y de
difícil acceso a información
no estructurada.
Por otra parte la inteligencia
artificial no ha podido
desarrollar sistemas que sean
capaces de resolver
problemas de manera
general, de aplicar el sentido
común para resolver
situaciones complejas ni de
controlar situaciones
ambiguas.
Sistema experto robótico utilizado en medicina

33. •Capacidad para el manejo de altos volúmenes y flujo de
información.
•Disminución de procesos burocráticos de las funciones del
personal de la empresa.
•Aumento de la productividad.
•Hacer que el conocimiento sea más accesible para una
mayor cantidad de usuarios.
•Que económicamente el conocimiento este al alcance de
más usuarios.
•Lograr la trascendencia del conocimiento a través del
tiempo sin importar la posible desaparición del experto
humano.
Necesidades de los SE en las
organizaciones

34. La adquisición de nuevas tecnologías está íntimamente
asociados con altos costos de las inversiones a efectuar.
Aún teniendo la tecnología más moderna, la
automatización puede ser ineficiente, por ende se debe
realizar un análisis acerca de las verdaderas necesidades
de la organización con respecto a las diferentes opciones
existentes en el mercado con la finalidad que esta se
adapte mejor a sus funciones.
Consideraciones en la adquisición de
SE en las organizaciones

35. Arquitectura de los SE
Base de conocimientos. Es la parte del sistema experto que contiene
el conocimiento sobre el dominio. hay que obtener el conocimiento
del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma
clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son lar
reglas. Una regla es una estructura condicional que relaciona
lógicamente la información contenida en la parte del antecedente
con otra información contenida en la parte del consecuente.
Base de hechos (Memoria de trabajo). Contiene los hechos sobre un
problema que se han descubierto durante una consulta. Durante una
consulta con el sistema experto, el usuario introduce la información
del problema actual en la base de hechos. El sistema empareja esta
información con el conocimiento disponible en la base de
conocimientos para deducir nuevos hechos.

36. Arquitectura de los SE
Motor de inferencia. El sistema experto modela el proceso de
razonamiento humano con un módulo conocido como el motor de
inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la información
contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para
deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base
de hechos con el conocimiento contenido en la base de
conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema.
Subsistema de explicación. Una característica de los sistemas
expertos es su habilidad para explicar su razonamiento. Usando el
módulo del subsistema de explicación, un sistema experto puede
proporcionar una explicación al usuario de por qué está haciendo
una pregunta y cómo ha llegado a una conclusión. Este módulo
proporciona beneficios tanto al diseñador del sistema como al
usuario. El diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario
se beneficia de la transparencia del sistema.

37. Arquitectura de los SE
Interfaz de usuario. La interacción entre un sistema experto y un
usuario se realiza en lenguaje natural. También es altamente
interactiva y sigue el patrón de la conversación entre seres
humanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el
usuario es especialmente importante el diseño del interfaz de
usuario. Un requerimiento básico del interfaz es la habilidad de hacer
preguntas. Para obtener información fiable del usuario hay que
poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones. Esto puede
requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos.

38. DESARROLLO DE UN SE.
Para desarrollar el software primero conocemos el equipo de
gente necesario, después los métodos que y utiliza ese equipo
de gente y por ultimo como prueban y construyen prototipos de
software para terminar en el sistema final.
1. Equipos de desarrollo
1.1 Expertos
1.2 El ingeniero del conocimiento
1.3 El usuario
2. Métodos auxiliares en el desarrollo:
La eficiencia en la creación de sistemas expertos puede
aumentarse en gran medida con la aplicación de shells.
Un shell es un sistema experto que contiene una base de
conocimientos vacía. Existe el mecanismo de inferencia, el
componente explicativo y a veces también la interfaz del
usuario.

39. DESARROLLO DE UN SE.
3. Construcción de prototipos (“rapid prototyping”.)
La implantación de un prototipo que permite llevar a cabo las
funciones más importantes de éste, aunque con esfuerzo de
desarrollo considerablemente inferior al de una implementación
convencional.
Sistema
Experto
Experto en el
dominio
Ingeniero del
conocimiento
Usuario del
conocimiento

40. Componentes de SE
El Sistema ExpertoEl Sistema Experto
Base
conocimiento
usuario Estación de
trabajo
Consulta
experto
Programa
Interfase
usuario
Programa
Interfase
usuario
Programa
Mecanismo
inferencia
Programa
Mecanismo
inferencia
Desarrollo sistema expertoDesarrollo sistema experto
Estación trabajo
Ingenieria
conocimiento
Programa
Adquisición
conocimiento
Programa
Adquisición
conocimiento
Experto y/o
Ingeniero conocimiento

41. • El primer componente que se utiliza para el desarrollo de
inteligencia es El software de interfaz, el cual el usuario
expresa preguntas a éste, el sistema experto pide
más información a partir del usuario y éste le expone al
usuario la causa de razonamiento utilizado para alcanzar a
una respuesta.
Componentes de SE

42. • El segundo componente es la base de datos, que consiste de
axiomas (hechos) y reglas para hacer inferencias a partir de
esos hechos acerca del dominio del sistema.
Componentes de SE

43. • El programa computacional, llamado el motor de inferencia,
elabora el proceso de hacer inferencias, interpreta y evalúa
los hechos en la base de conocimiento para proveer una
respuesta.
Componentes de SE

44. •Definición y análisis de los requerimientos del usuario.
•Diseño del sistema (Software y Hardware) y de la base de
datos.
•Implantación y prueba de módulos.
•Integración y prueba del sistema.
•Operación y Mantenimiento.
Etapas a cumplir para el desarrollo de
SE dentro de una organización

45. Etapas a cumplir para el desarrollo de
SE dentro de una organización

46. Etapas a cumplir para el desarrollo de
SE dentro de una organización
•Determinar el campo de acción del S.E.
•Búsqueda de información sobre dicho S.E.
•Generar una lluvia de ideas sobre el acciones del S.E. y los
problemas o necesidades que resolverá.
•Recopilar la información (por medio de entrevistas, encuestas,
cuestionarios, observación sistemática) a través de las personas
involucradas.(Usuarios u otros actores del S.E., Ingenierio del
Conocimiento, Experto, Analista, Programador, etc.)
•Jerarquizar acciones, problemas o necesidades que resolverá
el S.E.
•Establecer jerarquía de objetivos que cumplirá el S.E.
•Elaborar antecedentes y justificación para el desarrollo del S.E.

47. Etapas a cumplir para el desarrollo de
SE dentro de una organización
•Establecer el modelo del negocio referido al S.E a desarrollar.
•Clasificar el S.E.
•Aplicar proceso de caja negra para definir salidas y entradas
dentro del S.E.
•Definir los procesos que ejecutará el S.E. a través de la
representación de conocimiento por medio de scripts o guiones.
•Crear la tabla PAMA para los agentes inteligentes del
S.E.Métodos de búsquedas que usan los agentes y el
seudocódigo (o diagrama de flujo o diagrama NS)
correspondiente.

48. Etapas a cumplir para el desarrollo de
SE dentro de una organización
Iniciar el modelado con la herramienta UML.
•Diagrama de casos de uso.
•Diagramas de paquetes.
•Diagramas de secuencia.
•Diagrama de estados.
•Diagramas de actividad.
•Diagrama de despliegue.
•Diagrama de clases.
•Diagrama entidad relación.

49. Al desarrollar S.E. la programación se centra en los temas de inferencia y
búsqueda de las reglas Heurísticas. Estas son reglas generales en forma de
opiniones o reglas empíricas que sugieren procedimientos que se pueden
seguir cuando no existen disponibles reglas de procedimiento invariables.
Estas son aproximadas y generalmente son el resultado del cúmulo de
conocimientos de expertos humanos.
Lenguajes de programación
para SE.
•LISP: Lenguaje funcional, donde cada instrucción es una
descripción de la función.
•PROLOG: Lenguaje basado en la lógica, cada instrucción es
una expresión en una sintaxis de lógica formal.
•CLIPS: Lenguaje creado por la NASA para el desarrollo de
Sistemas Expertos en Computadoras Personales.

50. Lenguaje LISP
 Desarrollado por John McCarthy en 1958,
todavía en uso.
 LISP deriva de “LISt – Processing”, proceso
de listas. Se trata de una de las claves de este
lenguaje de programación, las listas
encadenadas.
 Los programas de LISP pueden manipular el
código fuente como una estructura de datos.
Lenguajes de programación...

51. Lenguaje PROLOG
 Creado a principios de los 70 por Alain
Colmerauer y Phillipe Roussel.
 Se trata de un lenguaje declarativo.
 Prolog proviene del francés PROgrammation
en LOGique.
Lenguajes de programación...

52. Lenguaje OPS5
 Primer lenguaje usado con resultado de
éxito en un sistema experto.
 La familia de los lenguajes OPS (Oficial
Production System) fue desarrollada a finales
de la década de 1970 por Charles Forgy.
 Se trata de un lenguaje para ingeniería
cognoscitiva que aguanta el procedimiento de
representación del conocimiento en forma de
reglas.
Lenguajes de programación...

53. • Uno de los lenguajes para la programación de la inteligencia
artificial es El lenguaje FUNKY se usa un mando del tipo
"joystick", que dispone de un comando especial para centrar
a la pinza sobre el objeto para el control de los movimientos,
mientras que el T3 dispone de un dispositivo de enseñanza
("teach pendant").
Lenguajes de programación...

54. • También esta el EMILY es un lenguaje
creado por IBM para el control de uno de
sus robots. Usa el procesador IBM
370/145.
Lenguajes de programación...

56. SADUCI. Sistema de Ayuda a la Dirección
de una Unidad de Cuidados
Intensivos.
Permite conocer el
movimiento de
pacientes ingresados
en la UCI,
clasificándolos por
diferentes variables y
usando el codificador
de enfermedades de la
OMS.

57. APACHEII. Acute Physiology and Chronic
Health Evaluation Automatizado
Sistema automatizado para
el cálculo del índice de
gravedad basado en las
desviaciones de las
variables fisiológicas claves
del paciente [APACHE II de
Knaus et al], usado para
pronosticar su riesgo de
muerte y estratificar grupos
de riesgo.

58. TISS. Therapeutic Intervention Scoring System
Automatizado.
Sistema automatizado para
la valoración del paciente
en base a las
intervenciones terapéuticas
que se le aplican [TISS de
Cullen et al], con el objetivo
de valorar su estado y
distribuir óptimamente los
recursos humanos
dedicados a su atención.

59. ASMA. Tratamiento del Asma y la
Enfermedad Pulmonar
Obstructiva Crónica. (EPOC)
Proporciona el
tratamiento completo
que incluye entre otros
las dosis de
medicamentos,
volumen de líquido a
administrar y medidas
terapéuticas
específicas para
pacientes asmáticos o
con EPOC.

60. • CASNET, realiza el tratamiento del glaucoma. Posee una
potente base de datos, haciéndole portador de un elevado
nivel de conocimiento reconocido por numerosos
especialistas.
• ELECTROCARDIGRAPH, desarrollado por Hewlett
Packard. Realiza la interpretación de electrocardiogramas.
• INTERNIST, desarrollado por la Universidad de Pittsburg
en 1977. Puede diagnosticar hasta 500 enfermedades que
forman parte del área de la medicina interna.
Ejemplos de sistemas expertos de
diagnósticos médicos

61. • HELP, mediante sistemas automatizados se capturan los
datos del paciente (pulso, temperatura, pruebas de
laboratorio y gabinete).
• PIP (Present Illnes Program), desarrollado en el MIT en
1976. Diagnostica enfermedades del riñón.
• RHEUM, realiza el diagnóstico en reumatología.
Desarrollado por Kingsland en 1983.
Ejemplos de sistemas expertos de
diagnósticos médicos

62. • TROPICAID, Su objetivo es cubrir las enfermedades más
comunes de los países en desarrollo: diarrea, parásitos
intestinales, enfermedades de los ojos, enfermedades de la
piel y enfermedades infecciosas.
El sistema tiene tres puntos de entrada: diagnóstico,
terapia y prescripción de drogas.
Ejemplos de sistemas expertos de
diagnósticos médicos

63. En programación y circuitos:
PROGRAMMERS APPRENTICE: Ayuda a la escritura de
programas.
EURISKO: Capaz de aprender a medida que funciona, que crea
circuitos micro eléctricos tridimensionales.
En lo militar y estratégico:
EXPERT SYSTEMS TO COMBAT INTeRNATIONAL
TERRORRISM: ayuda a la creación de estrategias antiterrorista.
TWIRL: Simulaciones de guerras completas y guía de mejores
acciones posibles a realizar, en casi todas las situaciones.
RI: Para el descubrimiento de yacimientos petrolíferos bajo aguas
marinas.
Ejemplos de SE.

64. Video juegos:
Telefonía Celular:
Cajeros automáticos:
Programas computacionales de uso general:
Aplicaciones actuales de los SE.